SoC batterie : comprendre, mesurer et optimiser l’état de charge

 

L'estimation de l'état de charge ( SoC) d'une batterie est une fonction essentielle dans la gestion des batteries, en particulier dans les véhicules électriques, les systèmes de stockage d'énergie et les applications industrielles. Cependant, les méthodes actuelles présentent d'importantes limites techniques, qui sont souvent sources d'imprécisions coûteuses.

Cet article s’adresse aux professionnels de la batterie, de l’automobile ou du stockage stationnaire, confrontés aux incertitudes liées à l’état de charge. Il présente les méthodes classiques de calcul du SoC, leurs défauts, et les avantages d’une approche fondée sur l’entropie développée par Entroview.

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Qu'est-ce que le SoC batterie ?

 

Le SoC batterie (State of Charge) désigne le niveau de charge disponible dans une batterie, exprimé en pourcentage de sa capacité totale utilisable. C’est un indicateur clé pour :

• anticiper l'autonomie,
• planifier la recharge,
• et préserver la durée de vie de la batterie.

Un SoC fiable permet d’éviter les pannes, d’optimiser les cycles de charge/décharge et d’améliorer l’expérience utilisateur. À l’inverse, une estimation imprécise peut induire une perte de performance, une autonomie réduite, voire un vieillissement prématuré du système.

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Pourquoi parle-t-on d’estimation et non de calcul du SoC ?

 

On parled’estimation du SoC batterie plutôt que de calcul, car l’état de charge n’est pas une valeur mesurable directement. Il dépend de nombreux facteurs : l’historique d’utilisation, la température, le vieillissement ou encore les caractéristiques électrochimiques de la batterie. Pour obtenir une valeur réaliste du SoC, il faut interpréter des données indirectes comme la tension, le courant et la température via un modèle intelligent. Cette nature indirecte impose donc une logique d’estimation, sujette à incertitude, que seule une modélisation et un algorithme d’estimation avancés permettent de réduire.

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Définition technique du SoC au niveau du module

 

Au niveau du module, le SoC est estimé à partir des SoC individuels des cellules qui le composent. Cette estimation prend en compte :

• la configuration des cellules (en série ou en parallèle),
• les variations de tension, de courant et de température,
• et une intégration dynamique selon les conditions d’utilisation.

Le module SoC fournit une valeur ajoutée essentielle à la gestion énergétique d'un pack batterie.

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Limites des méthodes traditionnelles d’estimation du SoC

 

L'approche OCV (tension en circuit ouvert)

Cette méthode repose sur la mesure de la tension à vide, corrélée à l’état de charge. Mais elle nécessite une période de repos prolongée pour être fiable. En contexte réel, elle est peu exploitable.

 

Le comptage de Coulomb

Basée sur l’intégration du courant entrant et sortant, cette méthode dépend fortement de la qualité des capteurs et de la connaissance initiale de l’état de charge. Elle est sujette aux dérives cumulatives et donc à de fortes imprécisions.

 

Résultat : des écarts significatifs

Ces approches entraînent souvent une erreur de l’ordre de ±3 % dans les grands packs batteries, ce qui représente jusqu’à 6 % de perte de capacité utile. Sur une batterie de 110 kWh, cela équivaut à près de 560 € de potentiel perdu.

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Exemple avec un cycleur conventionnel

 

Avec un cycleur classique, le calcul du SoC suit une méthode standard :

• SoC 0 %: il est défini au moment où la première cellule du module atteint sa tension minimale (notée Umin), généralement à la fin d’une décharge complète.
• SoC 100 %: il est atteint lorsque la première cellule atteint la tension maximale (Umax) en fin de charge, suivie d’un palier de tension constant (mode CV – Constant Voltage) jusqu’à ce que le courant de fin de charge descende en dessous d’un seuil (souvent C/10 ou C/20).
• Entre 0 % et 100 %, le SoC est estimé par la méthode du Coulomb Counting: on additionne les courants entrants et sortants, en prenant comme base une capacité de référence mesurée lors d’une décharge complète à un courant constant (typiquement C/3).
• Pour tenir compte du vieillissement de la batterie, cette capacité de référence est réévaluée régulièrement, afin de maintenir une estimation du SoC aussi fiable que possible.

 

Cette méthode, bien qu’utilisée en laboratoire, est peu fiable en conditions réelles. Elle dépend fortement de capteurs précis, d’un équilibrage parfait entre cellules et d’un recalibrage fréquent, ce qui la rend fragile face au vieillissement, aux déséquilibres et aux nouvelles chimies comme le LFP.

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Comparatif : méthodes traditionnelles vs la méthodeEntroview

 

Critère	OCV	Comptage de Coulomb	Entroview Entropie)
Précision	Moyenne	Moyenne à faible	Élevée
Besoin de recalibrage	Oui	Oui	Non
Compatibilité LFP	Faible	Moyenne	Excellent
Estimation en temps réel	Non	Oui	Oui
Dépendance capteurs externes	Oui	Oui	Non

 

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Une alternative innovante : la technologie Entroview

 

Pour répondre à ces limites, Entroview développé une technologie d’estimation du SoC batterie reposant sur un modèle thermoélectrique combiné à des mesures physiques en temps réel (température, tension, courant).

Cette approche permet une estimation :

• en temps réel,
• avec une erreur inférieure à 1 %,
• sans nécessiter de capteurs supplémentaires.

 

Intégration logicielle native

La technologie Entroview directement dans le microcontrôleur du Battery Management System (BMS), sans ajout de composants externes. Des capteurs de température peuvent être utilisés si un monitoring de précision est nécessaire, mais ils ne sont pas indispensables.

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Compatibilité avec les cellules LFP : un avantage décisif

 

Les cellules LFP (Lithium Fer Phosphate) posent un défi particulier pour l’estimation du SoC batterie en raison de leur courbe de tension plate, qui limite la fiabilité des méthodes classiques comme l’OCV ou le Coulomb Counting. Ces dernières offrent une précision faible à moyenne dans ce contexte. En revanche, la technologieEntroview parfaitement aux cellules LFP grâce à son modèle thermoélectrique sensible aux variations entropiques. Elle fournit une estimation précise et stable du SoC sur toute la plage de charge, sans besoin de recalibrage, et garantit une excellente compatibilité avec les batteries LFP, quelles que soient leur taille ou leur configuration.

Sur le graphique ci-dessous, on visualise clairement ce défi : la courbe OCV des cellules LFP reste plate sur une large plage de tension, rendant impossible toute estimation fiable du SoC. Par exemple, à 3,3 V, le SoC peut tout aussi bien être à 30 % qu’à 60 %. En couplant la courbe OCV et la courbe d'entropie, on conserve une dynamique exploitable sur toute la charge, ce qui permet une lecture continue et précise, même avec des cellules LFP.

 

 

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Fonctionnement détaillé

• Grâce à une analyse de l’entropie, cet algorithme s’auto-alimente de ses propres résultats pour corriger en temps réel les erreurs des méthodes d’estimation habituelles.
• Le modèle utilise les données existantes (courant, tension, température) pour ajuster l’estimation de SoC en temps réel avec moins d’1 % d’erreur.
• Aucun calibrage manuel hebdomadaire n'est nécessaire, contrairement à certaines recommandations industrielles (par exemple, Tesla demande à ses clients possédant une Tesla équipée d'une batterie LFP de recharger leur voiture à 100 % une fois par semaine).

 

 

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Avantages techniques de l’approche Entroview

 

• Auto-calibration par algorithmes thermodynamiques.
• Précision élevée (<1 %)
• Suivi en temps réel sans latence ni incertitude liée au repos du système.
• Faible consommation énergétique adaptée aux systèmes embarqués.
• Conception sans capteurs externes, donc facilement industrialisable.
• Compatibilité avec tous types de cellules (LFP, NMC, prismatiques, cylindriques…).
• Optimisation de l’estimation de SoC sur des profils spécifiques de fonctionnement.

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Concrete benefits for mobility and electric vehicle applications

 

• Autonomie mieux prédite, ce qui réduit l’incertitude pour l’utilisateur final.
• Sécurité renforcée, en limitant les risques de décharge profonde ou d’arrêt brutal.
• Allongement de la durée de vie grâce à une meilleure gestion des cycles de charge.
• Optimisation économique: chaque kWh est utilisé de manière plus efficace.
• Moins de maintenance: fini les recalibrages manuels réguliers.

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Conclusion

 

Le SoC batterie est un indicateur critique pour la performance, la sécurité et la durabilité des batteries. Les méthodes traditionnelles, bien qu’encore largement utilisées, atteignent leurs limites face aux exigences des usages modernes.

La technologie d’estimation basée sur l’entropie développée par Entroview une alternative de rupture, à la fois plus précise, plus fiable et plus facilement industrialisable. En maîtrisant l’état de charge à chaque instant, elle ouvre la voie à une nouvelle génération de batteries plus intelligentes, plus durables et plus rentables.

 

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